Efficient mineralization of sugar industry wastewater by catalytic wet air oxidation as an eco‐friendly method and its kinetic modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, catalytic wet air oxidation using lanthanum cobalt oxide (LaCoO 3 ) as catalyst was employed for the efficient treatment of synthetic sugar industry wastewater in a single process. A parametric study was performed to determine the optimum conditions. The results showed that reaction temperature and theoretical air percentage were the most effective parameters. Sugar derivatives were almost completely destroyed at the optimum conditions and total organic carbon (TOC) and chemical oxygen demand (COD) removals were determined as 91% and 87%, respectively, indicating a high mineralization degree, which was the main goal of advanced oxidation. The reaction kinetics were investigated by pseudo‐homogeneous and heterogeneous models based on two different parameters: sucrose and TOC concentration. The degree of fit showed that the reaction order was determined as two for the pseudo‐homogeneous approach. According to the surface concentration calculations for heterogeneous models, the presence of mass transfer limitations was only observed for oxygen as gas reactant. All heterogeneous models also fitted the reaction rate data accurately, but the Mars–van Krevelen was the selected model for sucrose and TOC oxidation with the best fit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».